Teoría y práctica de análisis de datos cualitativos - GONZALO LUIS BALCAZAR CAMPOVERDE

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Clemente Rodríguez Sabiote, Oswaldo Lorenzo Quiles, Lucía Herrera Torres
Teoría y práctica del análisis de datos cualitativos. Proceso general y criterios de calidad
Revista Internacional de Ciencias Sociales y Humanidades, SOCIOTAM, vol. XV, núm. 2, julio-diciembre,
2005, pp. 133-154,
Universidad Autónoma de Tamaulipas
México
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Teoría y práctica del análisis de datos cualitativos. Proceso general...
 
 
TEORÍA Y PRÁCTICA 
DEL ANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVOS. 
 
PROCESO GENERAL Y CRITERIOS DE CALIDAD
 
Clemente 
 
RODRÍGUEZ SABIOTE
 
, Oswaldo 
 
LORENZO QUILES
 
y Lucía 
 
HERRERA TORRES
 
Universidad de Granada, España
 
RESUMEN
El presente trabajo es un compendio de aspectos
diferenciales y, sin embargo, complementarios sobre
los procedimientos de análisis de datos cualitativos y
sus implicaciones metodológicas. Además de tratar
de acotar una posible conceptualización de dicha ti-
pología de análisis —necesaria en la búsqueda de un
consenso suficiente sobre su aplicación y difusión en-
tre los investigadores interesados—, se enumera una
serie de aspectos relativos a sus rasgos distintivos,
posicionamiento en el proceso de investigación y eta-
pas que configuran su desarrollo. Así mismo se mues-
tra, de manera exhaustiva, detallada y con ejemplos
ilustrativos, la colección de nociones y destrezas bá-
sicas relacionadas con las actividades y operaciones
que constituyen el proceso de análisis de datos cuali-
tativos.
Finaliza este trabajo con un somero repaso a los
criterios de calidad relacionados con la investigación
de corte cualitativo, así como con unas conclusiones
sobre la evolución, estado actual y posibilidades del
conjunto de herramientas y procedimientos que ca-
racterizan este paradigma.
 
Palabras clave: análisis de datos cualitativos, proceso
de investigación, criterios de calidad. 
SOCIOTAM Vol. XV, N. 2 (2005) 
 
Original. Para solicitar reproducciones, dirigirse con los autores:
 
Oswaldo Lorenzo Quiles
Universidad de Granada. Facultad de Educación y Humanidades de Melilla
Ctra. Alfonso XIII, s/n. 52005. Melilla (España)
Teléfono: 0034607997996. 
 
Correo E.: oswaldo@ugr.es 
-
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RODRÍGUEZ SABIOTE, C.; LORENZO QUILES, O. y HERRERA TORRES, L.
SOCIOTAM Vol. XV, N. 2 (2005), pp. 133 - 154.
THEORY AND PRACTICE OF QUALITATIVE DATA ANALYSIS. 
GENERAL PROCESS AND QUALITY CRITERIA
ABSTRACT
A review of different, but complementary, aspects
of qualitative data analysis procedures is presented.
Besides intending to generate a possible conceptual-
ization for such analysis typology –necessary to ob-
tain enough consensus for its application and
diffusion among researchers— distinctive features,
positioning within the research process and research
stages are discussed. Furthermore, basic notions and
skills related to qualitative data analysis are pre-
sented in an exhaustive and detailed manner, sup-
ported by illustrative examples. 
Finally, a brief review on quality criteria related
to qualitative research and some conclusions about
the current state, evolution, and possibilities of pro-
cedures and tools characteristic of this paradigm are
given.
Keywords: Qualitative data analysis, research pro-
cess, quality criteria.
 
1. INTRODUCCIÓN
A diferencia de los paquetes de análisis estadístico usados en
las ciencias sociales —por ejemplo, el SPSS—, el software para análi-
sis de datos cualitativos no analiza los datos obtenidos de las investi-
gaciones cualitativas. Esta es una primera premisa fundamental, pe-
ro ignorada por los investigadores sociales no habituados a trabajar
con este software. 
Estos programas son una herramienta de ayuda en el proceso de
análisis de datos cualitativos, nunca el instrumento de análisis. Di-
cho instrumento siempre es el investigador social que, con la ayuda
de un diseño eficiente de la investigación, puede lograr rendimien-
tos óptimos con la utilización adecuada de este tipo de software.
Como indican Huber, Fernández, Lorenzo y Herrera (2001), los pro-
gramas de análisis de datos cualitativos únicamente sirven para lo-
grar sistematizar y controlar el proceso de análisis de datos, por lo
que corresponde al investigador asignar los significados oportunos
135
Teoría y práctica del análisis de datos cualitativos. Proceso general...
a esos datos. En este sentido, ningún programa de análisis de datos
cualitativos puede dar por sí solo mayor seriedad a una investiga-
ción deficiente desde su diseño, ni hacer milagros con datos mal re-
cogidos, parciales y sesgados, dotándolos de significados.
Con estos precedentes parece razonable entender que, antes que
abordar la enseñanza de carácter computarizada del análisis de da-
tos cualitativos, es necesaria la práctica manual, así como el conoci-
miento, por ende, de una colección de destrezas básicas sobre dicho
análisis. 
2. CONCEPTO Y CARACTERÍSTICAS 
DEL ANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVOS
Por análisis de datos cualitativos se entiende el proceso median-
te el cual se organiza y manipula la información recogida por los in-
vestigadores para establecer relaciones, interpretar, extraer signifi-
cados y conclusiones (Spradley, 1980, p. 70). El análisis de datos
cualitativos se caracteriza, pues, por su forma cíclica y circular,
frente a la posición lineal que adopta el análisis de datos cuantitati-
vos. 
 Gracias a este proceso circular, el investigador, casi sin darse
cuenta, comienza a descubrir que las categorías se solapan o bien no
contemplan aspectos relevantes; estas pequeñas crisis obligan al in-
vestigador a empezar nuevos ciclos de revisión, hasta conseguir un
marco de categorización potente que resista y contemple la variedad
incluida en los múltiples textos. Esto evidentemente no sería viable
bajo modelos de trabajo lineal en los que no fuese posible acceder
nuevamente al campo a recoger más datos, o bien, volver a revisar
los textos bajo nuevos criterios de codificación. 
Al igual que la propia definición, la literatura contemporánea so-
bre la investigación interpretativa (Bogdan y Biklen, 1982; Erickson,
1989; Goetz y LeCompte, 1988; Miles y Huberman, 1984; Taylor y
Bogdan, 1986; Tesch, 1990) aporta diferentes rasgos y matices de lo
que debe entenderse la secuencia general de análisis de datos cuali-
tativos. No obstante, desde aquí se prefiere seguir el proceso general
SOCIOTAM Vol. XV, N. 2 (2005), pp. 133 - 154.
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RODRÍGUEZ SABIOTE, C.; LORENZO QUILES, O. y HERRERA TORRES, L.
de análisis de datos cualitativos propuesto por Rodríguez, Gil y
García (1996), a partir de los supuestos dados por Miles y Huberman
(1994). Este proceso quedaría configurado en torno a tres aspectos
clave: reducción de datos, disposición y transformación de éstos y,
por último, obtención de resultados y verificación de conclusiones.
Finalmente, es importante destacar, siguiendo a Rodríguez, Gil y
García (1996), algunas de las dificultades con las que cualquier in-
vestigador puede toparse al desarrollar un análisis de datos cualita-
tivos. En primer lugar, resaltael carácter polisémico de los datos
cualitativos. Los múltiples significados que pueden encontrarse en
una grabación de audio o video, o en una transcripción materializa-
da en un texto son casi ilimitados. El análisis del investigador se con-
vierte, pues, en una tarea compleja que exige preparación y, sobre
todo, planificación sobre el significado que de la realidad analizada
se desea extraer.
En segundo lugar, se encuentra la naturaleza predominantemente
verbal de los datos cualitativos. Este aspecto exige per se la utilización
de descriptores de baja inferencia como las grabadoras de audio. Las
notas de campo y la propia memoria del investigador se muestran
como recursos insuficientes para recoger con precisión y exactitud la
riqueza verbal y/o visual del material recopilado. 
En tercer lugar, destaca el gran volumen de datos que se recogen.
Al contrario que los datos cuantitativos, los cualitativos suelen in-
cardinarse bajo ingentes cantidades de información —auditiva, tex-
tual o icónico-visual. 
Es precisamente la presencia de esta dificultad la que incide en
que la ayuda de los softwares informáticos se convierta en un aspecto
capital e indispensable y, por supuesto, de gran utilidad como he-
rramienta para la sistematización y control del proceso de análisis.
En cuarto lugar, se reseña el carácter artístico-creativo del análisis
de datos cualitativos. Con ello nos referimos a que no existe consen-
so sobre dos aspectos claves del proceso de análisis —la variedad y
la singularidad de tradiciones que lo tratan— y, por ende, la falta de
consenso acerca de las etapas en que debe materializarse. Esta difi-
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Teoría y práctica del análisis de datos cualitativos. Proceso general...
cultad ha contribuido a considerar al proceso de análisis de datos
como un proceso escasamente riguroso y creíble, sometido a todo ti-
po de críticas y cuestionamientos. 
3. EL DATO CUALITATIVO
La definición etimológica de dato (del latín datum) lo considera
como un elemento dado. Dicha definición resultaría adecuada para
los datos cuantitativos, sin duda, elementos finales pero, sin embar-
go, sería inadecuada para los cualitativos. Frente a cualquier escala
de opinión (tipo Likert, por ejemplo) que recopila información me-
diante números, una historia de vida —instrumento de recogida de
información típicamente cualitativo— suministra una ingente can-
tidad de información de tipo auditivo y, posteriormente, textual,
que sin la adecuada manipulación resulta totalmente estéril. Por tan-
to, el dato cualitativo —al contrario que el cuantitativo— se convier-
te en un elemento dinámico, resultado de una serie de manipulacio-
nes que transforman la realidad. Cabe destacar, entonces, una serie
de fases, como son el registro de la realidad, su plasmación material
en algún tipo de expresión y su transformación mediante un proceso
de elaboración conceptual. 
Observando con detenimiento cada una de estas fases, resulta
evidente, en primer lugar, que debemos registrar la información so-
bre la realidad a través de algún tipo de estrategia manual o electró-
nica. Así, además de la propia observación y las notas de campo, se
pueden utilizar objetos electrónicos de baja inferencia como el video
y la grabadora (audio). 
Por otra parte, una vez registrada la información, ésta debe ma-
terializarse en algún tipo de expresión, verbal (audio), escrita (trans-
cripción) o icónico-visual (video). Finalmente, una vez plasmada, la
información es sometida a procesos de transformación mediante es-
trategias manipulativas de elaboración conceptual, en las que el da-
to cualitativo es producto de una ecuación en la que intervienen de
manera activa la percepción del/los investigador/es, su interpreta-
ción, sus conocimientos previos sobre el tema objeto de análisis, así
como una colección de sesgos. 
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RODRÍGUEZ SABIOTE, C.; LORENZO QUILES, O. y HERRERA TORRES, L.
4. LOCALIZACIÓN DEL ANÁLISIS DE DATOS 
EN EL PROCESO GENERAL 
DE LA INVESTIGACIÓN CUALITATIVA
El análisis de datos es la fase que sigue al trabajo de campo y que
precede a la elaboración del informe de investigación, aunque en in-
vestigación interpretativa esto no es así (García, Gil y Rodríguez,
1994).
Algunos autores plantean que entre recogida y análisis existe un
continuum en el tiempo, que cuando es productivo va aumentando
progresivamente (Loflan y Loflan, 1984, p. 132). Sea como fuere, se
presenta gráficamente el lugar del análisis de datos entre las distin-
tas etapas de la investigación cualitativa, explicitando los principa-
les aspectos que conforman la fase analítica:
 
5. ETAPAS DEL ANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVO
Como se puede apreciar en la figura anterior, el análisis de datos
está configurado en torno a tres grandes tareas admitidas en la lite-
ratura contemporánea:
ETAPA INFORMATIVA
ETAPA PREPARATORIA
ETAPA DE TRABAJO DE CAMPO
ETAPA ANALÍTICA
 
 Reducción de datos
 Disposición y transformación de datos
 Formulación y verificación de conclusiones
Fig. 1. Posicionamiento del análisis de datos en el proceso de inves-
tigación cuantitativa. Adaptado de Rodríguez, et al. (1996, p. 64).
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Teoría y práctica del análisis de datos cualitativos. Proceso general...
1) Reducción de datos.
2) Disposición y transformación de los datos. 
3) Obtención de resultados y verificación de conclusiones.
A su vez, cada etapa está constituida por un conjunto de activi-
dades y operaciones más específicas. Esquemáticamente, dicho en-
tramado puede representarse de la siguiente forma:
1. LAS TAREAS DE REDUCCIÓN DE DATOS
Los procesos de categorización y codificación, aspectos bien dis-
tintos pero utilizados como sinónimos en no pocas ocasiones, son las
decisiones más inmediatas en el proceso general de reducción de da-
tos. La división de la información en unidades puede realizarse si-
guiendo diferentes criterios. Este problema ha sido resuelto desde la
perspectiva del análisis de contenido por distintos autores (An-
guera, 1995; Bardin, 1986; Krippendorf, 1990; Pérez, 1994; Sánchez,
1985), con la diferenciación entre unidades de contexto, que corres-
Fig. 2. Proceso general del análisis de datos cualitativos.
Separación 
unidades
Síntesis y 
agrupamiento
Identificción y 
clasificación 
de elementos
REDUCCIÓN 
DE DATOS DISPOSICIÓN Y 
TRANSFORMACIÓN 
DE DATOS
OBTENCIÓN Y 
VERIFICACIÓN DE 
CONCLUSIONES 
Disposición
Transformación
Proceso para obtener 
conclusiones
Verificación
conclusiones
Procesos para 
alcanzar
conclusiones
PROCESO GENERAL DE ANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVOS
140
RODRÍGUEZ SABIOTE, C.; LORENZO QUILES, O. y HERRERA TORRES, L.
ponden a las unidades de análisis y unidades de registro —las sec-
ciones más pequeñas de texto con significación propia dentro de ca-
da unidad de contexto. 
Sin embargo, este aspecto no debe inducirnos a la creencia de que
el análisis de datos cualitativos es única y exclusivamente el análisis
de contenido. Frente al primero, el segundo posee una orientación
claramente cuantitativa de recuento, de la cual el segundo adolece,
por centrarse más en los aspectos semánticos y de interpretación.
Así, la desmembración en unidades singulares del texto es una ac-
tividad imprescindible, junto con la identificación y clasificación de
elementos, su síntesis y agrupamiento, en un intento por llevar a ca-
bo la reducción de datos. 
Así, se puede establecer una secuencia de tres pasos: 
1. Separación de unidades de contenido, que determina criterios
de separación espacial, temporal, temática, gramatical, conver-
sacional y social. 
2. Identificación y clasificación de elementos, que conlleva una
categorización y una codificación. 
3. Síntesis y agrupamiento: agrupamiento físico, creación de me-
tacategorías, obtención de estadísticos de agrupamiento y sín-
tesis.
1.1. Separación de unidades de contenido
Rodríguez, et al. (1996) contemplan diferentes criterios para se-
parar las distintas unidades de registro, organizándolas en torno a
los siguientes criterios:
a) Criterios espaciales. Deacuerdo con tales criterios, constituirían
unidades de registro las líneas del texto, los bloques de un de-
terminado número de líneas, las páginas... Se trata en definiti-
va de una segmentación artificial, ajena al contenido de la in-
formación.
b) Criterios temporales. Como su propia denominación indica, es
posible segmentar las transcripciones por minutos, horas, o
incluso días.
141
Teoría y práctica del análisis de datos cualitativos. Proceso general...
c) Criterios temáticos. El texto queda reducido en función del tema
sobre el que trate.
d) Criterios gramaticales. Según este criterio, el texto quedaría seg-
mentado en unidades básicas, como las oraciones o los párra-
fos.
e) Criterios conversacionales. Consiste en dividir el texto en función
de las declaraciones o turno de palabra de los participantes.
f) Criterios sociales. Cada fragmento será diferenciado del resto
por el estatus o rol social que cumpla la persona que lo explici-
ta.
1.2. Identificación y clasificación de unidades
Una vez separadas las unidades de análisis resulta sensato tratar
de identificarlas y etiquetarlas; en definitiva, categorizarlas y codifi-
carlas. Aunque codificación y categorización son respectivamente los
aspectos físico-manipulativo y conceptual de una misma actividad
a la que indistintamente suelen referirse los investigadores, se trata
de dos términos ciertamente distintos. Así, mientras categorización
es el proceso mediante el cual se clasifica conceptualmente una uni-
dad, la codificación no es más que la operación concreta por la que
se asigna a cada unidad un indicativo (código) propio de la categoría
en la que se considera incluida. 
El proceso de construcción de las categorías (categorización)
puede ser de diferentes tipos. El primero es el llamado inductivo y
consiste en elaborar las categorías a partir de la lectura y examen del
material recopilado sin tomar en consideración categorías de parti-
da. Algunos autores denominan a esta tarea "codificación abierta"
(Strauss, 1987), proceso en el que se parte de la búsqueda de concep-
tos que traten de cubrir los datos. 
El segundo es el denominado deductivo, en el que, al contrario del
anterior, las categorías están establecidas a priori, siendo función del
investigador adaptar cada unidad a una categoría ya existente. 
Por último, se encuentra el proceso mixto, a través del cual el in-
vestigador tomaría como categorías de partida las existentes, formu-
lando alguna más cuando este repertorio de partida se muestre ine-
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RODRÍGUEZ SABIOTE, C.; LORENZO QUILES, O. y HERRERA TORRES, L.
ficaz, es decir, que no contenga dentro de su sistema de categorías
ninguna capaz de cubrir alguna unidad de registro.
Veamos algunos ejemplos que ayuden a comprender el procedi-
miento de segmentación utilizado en el análisis cualitativo de los da-
tos, tomando como ejemplo fragmentos de textos procedentes de
autobiografías y entrevistas en profundidad de una investigación
educativa llevada a cabo por Rodríguez (2001):
Párrafo Nº 1
Al siguiente día conseguí entrar en secretaría para matricularme
de unas asignaturas sobre las que no sabía nada y que había escogido
sólo porque sonaban bien sus nombres, pero de nuevo no quedaban
plazas y me tuve que conformar con las primeras que salieron libres
en el ordenador (texto extraído de una Autobiografía, concreta-
mente la número 20).
En dicho párrafo se puede apreciar la presencia de una cadena
textual, que viene delimitada por una frase principal de que consta
el texto. Seguidamente se analizará por separado dicha cadena tex-
tual para comprobar si consta de un solo tema o, por el contrario, de
varios. 
Cadena textual
Al siguiente día conseguí entrar en secretaría para matricu-
larme de unas asignaturas sobre las que no sabía nada / y que había
escogido sólo porque sonaban bien sus nombres, / pero de nuevo no
quedaban plazas / y me tuve que conformar con las primeras que sa-
lieron libres en el ordenador"
ASI
(NPO)
ALU
(AEI)
ASI
(OEA)
ASI
(ONE)
1 2 34
143
Teoría y práctica del análisis de datos cualitativos. Proceso general...
Como puede observarse, esta cadena textual consta de varias te-
máticas, que coinciden con varias unidades de registro y que a su
vez encuentran sentido dentro de una categoría superior de la cual
forman parte. El primer segmento hace referencia al tema de la es-
casa información académica con la que cuenta el alumnado, y per-
tenece a la categoría Alumno (ALU). El segundo segmento se refiere
a la inexistencia de criterios de que dispone el alumnado para es-
coger asignaturas y, por tanto, su inclinación por el azar o la intui-
ción a la hora de hacerlo; pertenece éste a la categoría Asignatura
(ASI). El tercer fragmento hace referencia a la escasez de plazas para
algunas optativas e igualmente pertenece a la categoría Asignatura
(ASI). El cuarto fragmento está relacionado con la imposibilidad de
elegir algunas optativas libremente y también pertenece a la catego-
ría Asignatura (ASI). 
Párrafo Nº 2
Al cabo de unos cuantos días salieron las listas de admitidos, y
me decepcionó un poco ver que sólo me habían admitido en la tercera
carrera que había escogido, pero al fin y al cabo eso no es culpa de
nadie.
Fig. 3. Ficha de análisis de un texto autobiográfico.
1: ALU: Categoría Alumno, AEI: Subcategoría que significa que los 
alumnos poseen escasa información académica.
2: ASI: Categoría Asignatura, OEA Subcategoría que versa sobre la 
selección azarosa de asignaturas optativas y de libre configuración.
3: ASI: Categoría Asignatura, NPO: Subcategoría acerca del escaso 
número de plazas por asignatura optativa.
4: ASI: Categoría Asignatura, ONE: Subcategoría relativa a la escasa 
libertad con que se escogen algunas asignaturas optativas.
ECA
(EFO)
144
RODRÍGUEZ SABIOTE, C.; LORENZO QUILES, O. y HERRERA TORRES, L.
En esta segunda cadena textual no ha sido necesario dividir el
texto en diferentes fragmentos, puesto que solo se habla de una te-
mática. Por tanto, podemos afirmar que se trata de una cadena tex-
tual formada por una sola unidad de registro, que hace referencia al
tema Elección de Carrera (ECA) y, más exactamente, a la elección for-
zosa de determinados estudios.
Finalmente, cada unidad de registro hace referencia a una deter-
minada categoría en la cual encuentra sentido y que pertenecerá a
un sistema de categorías, en el que se deberán cumplir los requisitos
básicos de exclusividad, exhaustividad y único principio clasificatorio.
Este tipo de prescripciones se enmarcan en la línea de autores que
ven en la categorización un modo de transformar los datos textuales
en datos susceptibles de medición y tratamiento cuantitativo (An-
der-Egg, 1980; Cartwright, 1978; Kerlinger, 1985; Sánchez, 1985). Sin
embargo, algunos autores hablan de la posibilidad de que una mis-
ma cadena textual pertenezca simultáneamente a dos o más unida-
des de registro, anidándose, superponiéndose... (Huber, et al., 2001).
Desde este punto de vista, es posible afirmar que muchas veces la
pertenencia de una unidad a una determinada categoría no está na-
da clara (Gil, 1994). 
En este sentido, cabe hablar de una mayor probabilidad de perte-
nencia a una que otra. Una entidad puede ser etiquetada con dos códigos
distintos (solapamiento) aunque su grado de pertenencia a las categorías
que cada uno de ellos representa pueda ser diverso (Gil, 1994, p. 536). Aun
reconociendo un cierto solapamiento de las "clases" y unos límites
difusos, debemos también recordar que la gradación de pertenencia
es siempre más alta para unos códigos que para otros (Tesch, 1990).
Así, podemos hablar del concepto de membresía para expresar en qué
grado determinada unidad puede formar parte o ser miembro de
Fig. 4. Ficha de análisis de un texto autobiográfico.
ECA: Categoría Elección de Carrera, EFO: Subcategoría que significa
 que los alumnos se ven abocados a elegir carreras 
que no estaban dentro de sus preferencias.
145
Teoría y práctica del análisis de datos cualitativos. Proceso general...una categoría y de prototipo, que representa el tipo ideal con un
100% de pertenencia a una sola categoría.
Párrafo Nº 3
Lo peor fue que tres asignaturas eran el mismo día y a la misma
hora (HOR / SHC) / y tuve que volver a hacer cola, coger número y
hacer más cola (ALU/ EGA) / para cambiar de nuevo la matrícula
(GEA/ ACM) / una vez que salieron los horarios, que por cierto fue
bastante tarde (HOR / LCH).
El proceso seguido y hasta aquí expuesto se puede esquematizar
en la figura siguiente:
Fig. 5. Ficha de análisis de un texto autobiográfico.
HOR/SHC: Categoría Horario y su subcategoría 
coincidencia de dos asignaturas en la misma franja horaria.
ALU/EGA: Categoría Alumno y su subcategoría 
exceso de alumnos en gestiones administrativas.
GEA/ACM: Categoría Gestiones Administrativas 
y su subcategoría alteraciones de matrícula.
HOR/LHC: Categoría Horario y su subcategoría 
lentitud en la confección del horario de clase.
UNIDADES DE CONTEXTO
AUTOBIOGRAFÍAS / ENTREVISTAS
U.R.1.1. U.R.1.2. U.R.2.1. U.R.3.1.
CATEGORÍA
A
CATEGORÍA
B
CATEGORÍA
C
SHC LCH ACM EGA
HORARIO GESTIONES 
ADMVAS.
ALUMNO
Fig. 6. Proceso general de reducción de datos con un ejemplo ilustrativo.
UNIDADES DE CONTEXTO
AUTOBIOGRAFÍA Nº 20
146
RODRÍGUEZ SABIOTE, C.; LORENZO QUILES, O. y HERRERA TORRES, L.
1.3. Síntesis y agrupamiento
La identificación y clasificación de elementos están estrecha-
mente unidas a la síntesis. De hecho, cuando se categoriza lo que se
hace, se ubican diferentes unidades de datos bajo un mismo tópico
o concepto, por lo que se puede afirmar que dicha labor es, en sí mis-
ma, una operación conceptual de síntesis, por cuanto permite re-
ducir un número determinado de unidades a un solo concepto que
las representa.
2. DISPOSICIÓN Y AGRUPAMIENTO
Como ya se apuntó en un apartado anterior, el análisis de los da-
tos cualitativos es una tarea ardua y compleja por la forma en que
generalmente aparecen: en forma textual, dispersos, vagamente or-
denados... (Miles y Huberman, 1994). Ante esta dificultad, el inves-
tigador que esté llevando a cabo un análisis de datos cualitativos
debe optar por tratar de establecer algún procedimiento de dispo-
sición y transformación de dichos datos, que ayude a facilitar su exa-
men y comprensión, a la vez que condicione las posteriores deci-
siones que se establecerán tras los análisis pertinentes. 
Así, se pueden citar distintos tipos de procedimientos, entre
otros, los gráficos —que permiten no solamente presentar los datos,
sino advertir relaciones y descubrir su estructura profunda (Wainer,
1992)—, los diagramas —representaciones gráficas o imágenes visua-
les de las relaciones entre conceptos (Strauss y Corbin, 1990)— y las
matrices o tablas de doble entrada —en cuyas celdas se aloja una breve
información verbal de acuerdo con los aspectos especificados por
filas y columnas (Miles y Huberman, 1994). 
3. OBTENCIÓN DE RESULTADOS 
Y VERIFICACIÓN DE CONCLUSIONES
Las tareas de obtención de resultados y verificación de conclu-
siones implican el uso de metáforas y analogías, así como la inclu-
sión de viñetas donde aparezcan fragmentos narrativos e interpreta-
ciones del investigador y de otros agentes, constituyéndose en pro-
147
Teoría y práctica del análisis de datos cualitativos. Proceso general...
cedimientos útiles para esta fase que culmina con las oportunas es-
trategias de triangulación, auditoría y validación "cara a cara" con
otros investigadores y agentes del contexto.
3.1. Proceso para obtener resultados.
-Para datos textuales: descripción e interpretación, recuento y con-
currencia de códigos, comparación y contextualización.
-Para datos transformados en valores numéricos: técnicas estadísti-
cas, comparación y contextualización.
3.2. Proceso para alcanzar conclusiones.
- Para datos textuales: consolidación teórica, aplicación de otras
teorías, uso de metáforas y analogías, síntesis con resultados de
otros investigadores.
- Para datos transformados en valores numéricos: uso de reglas de de-
cisión (comparación de resultados con modelos teóricos, recur-
so a la perspicacia experiencia del analista).
3.3. Verificación de conclusiones y estimación 
de criterios de calidad.
Comprobación o incremento de validez mediante presencia pro-
longada en el campo, intercambio de opiniones con otros investiga-
dores, triangulación, comprobación con los participantes, estableci-
miento de adecuación referencial, ponderación de la evidencia,
comprobación de la coherencia estructural
Si la investigación interpretativa opera sobre la realidad educati-
va con un tipo de lógica diferente a como lo hacen otros enfoques de
la investigación educativa, también serán diferentes los presupues-
tos que emplea para demostrar que los hallazgos obtenidos pueden
ser aceptados. A diferencia de la metodología positivista, que presu-
me de validez interna y externa objetivas, la cualitativa prefiere ha-
blar de una validez epistemológica, validez de consenso o validez
"cara a cara". Es decir, su credibilidad está suficientemente garanti-
zada, porque el texto está correctamente triangulado, basado en in-
dicadores naturales, adecuadamente adaptado a una teoría, es com-
prehensivo en su enfoque, creíble en sus mecanismos de control uti-
lizados, consistente en los términos de su reflexión y representa de
148
RODRÍGUEZ SABIOTE, C.; LORENZO QUILES, O. y HERRERA TORRES, L.
forma profunda, clara y completa las características del contexto y el
sentir de los otros (Ruiz, 1996), minimizando al máximo la pérdida
de información relevante. 
Sus criterios de verdad residen en aquella construcción que re-
sulte mejor informada, más documentada, y sobre la que se obtiene
mayor consenso en función de su adecuación a los datos y a la infor-
mación que de ellos se obtiene. Por tanto, la calidad de la investiga-
ción interpretativa no puede establecerse en orden a los clásicos cri-
terios de validez y fiabilidad, más bien debe sustentarse sobre sus
propios criterios (Guba y Lincoln, 1985, p. 150). 
En cuanto a los criterios de calidad en que se fundamenta la cre-
dibilidad de una investigación cualitativa, Guba y Lincoln (1985, p.
85) destacan el valor de verdad, la aplicabilidad, la consistencia y la
neutralidad. 
�El valor de verdad /credibilidad se refiere a la credibilidad y
confianza que ofrecen los resultados de la investigación, ba-
sándose en su capacidad explicativa ante casos negativos y en
la consistencia entre los diferentes puntos de vista y perspecti-
vas. Es decir, al isomorfismo que se establece entre los datos
recogidos y la realidad.
�La aplicabilidad / transferencia se refiere a la posibilidad de
transferir los resultados obtenidos en ese contexto a otros con-
textos de similares condiciones, bajo una situación de investi-
gación en idénticas condiciones.
�La consistencia / dependencia se refiere a la posibilidad de
replicar el estudio y obtener los mismos hallazgos.
�La neutralidad / confirmabilidad se refiere a la independencia
de los resultados frente a motivaciones, intereses personales o
concepciones teóricas del investigador. Es decir, garantía y se-
guridad de que los resultados no están sesgados.
Se requiere de estrategias complementarias de triangulación
(Rodríguez y Gutiérrez, 2005) —triangulación de técnicas, agentes,
tiempos, e incluso triangulación metodológica— como los procesos
149
Teoría y práctica del análisis de datos cualitativos. Proceso general...
de auditoría interna y externa, basados en la comprobación de las in-
ferencias y en la evaluación del diseño por parte de agentes internos-
participantes o por colegas o expertos externos al lugar donde se de-
sarrolla la investigación (Angulo, 1990). Esto permite documentar la
información y contrastarla según diferentes puntos de vista. 
A continuación se presentan las estrategias más usuales que
suelen emplearse para dar calidad a la investigación interpretativa,
con el objeto de garantizar el rigor y la confianza de los hallazgos
que de ella se derivan:
a) CREDIBILIDAD�Observación persistente. La permanencia del investigador en el
campo ofrece una mayor garantía y verosimilitud a los datos
que recoge, a la vez que le permite profundizar en aquellos as-
pectos más característicos de la situación.
�Triangulación. Permite contrastar las observaciones desde dife-
rentes perspectivas de tiempos, espacios, teorías, datos, fuen-
tes y disciplinas, así como de investigadores de métodos.
�Comentario de pares. Consiste en someter las observaciones e in-
terpretaciones realizadas al juicio crítico de otros investigado-
res y colegas.
�Comprobaciones de los participantes. Es una actividad de obliga-
do cumplimiento en la investigación cualitativa, y consiste en
el contraste sistemático de la información con los agentes y au-
diencias colaboradoras.
�Recogida de material de adecuación referencial. Se trata de videos,
fotografías, grabaciones en audio y otros documentos que per-
mitan un contraste posterior de la información.
b) TRANSFERENCIA
�Muestreo teórico. Estrategia para maximizar la cantidad de in-
formación recogida a la hora de documentar hechos y situa-
ciones que permitan una posterior comparación de escenarios
respecto a lo común y lo específico, consistente en un muestreo
no probabilístico.
150
RODRÍGUEZ SABIOTE, C.; LORENZO QUILES, O. y HERRERA TORRES, L.
�Descripción en profundidad. Descripciones exhaustivas y minu-
ciosas del contexto, con idea de hacerlas extensivas y generali-
zables a otros lugares.
�Amplia recogida de información. La diversificación de la informa-
ción recogida permitirá una más fácil comparación entre dis-
tintos escenarios.
c) DEPENDENCIA
�Establecer pistas de revisión. Supone dejar constancia de cómo se
recogieron los datos, cómo se seleccionaron los informantes,
qué papel desempeñó el investigador, cómo se analizaron los
datos, cómo se caracterizó el contexto. Esto permitirá compro-
bar la estabilidad de los resultados en momentos diferentes y
dados por otros investigadores.
�Auditoría de dependencia. Control de calidad externo para eva-
luar en qué medida las precauciones tomadas por el investiga-
dor son adecuadas o no.
�Réplica paso a paso. Es análoga a la fiabilidad como consistencia
interna en su procedimiento de las dos mitades, en la que dos
equipos de investigación separados tratan independientemen-
te con fuentes de datos que también han sido divididas en mi-
tades.
�Métodos solapados. Proceso de triangulación empleando varias
técnicas de recogida de información para compensar posibles
deficiencias.
d) CONFIRMABILIDAD
�Auditoría de confirmabilidad. Consiste en la comprobación por
parte de un agente externo de la correspondencia entre los da-
tos y las interpretaciones llevadas a cabo por el investigador.
�Descriptores de bajo nivel de inferencia. Son registros lo más fieles
posibles a la realidad de donde fueron obtenidos los datos
(transcripciones textuales, citas, referencias directas...).
151
Teoría y práctica del análisis de datos cualitativos. Proceso general...
�Ejercicio de reflexión. Consiste en explicitar a la audiencia los su-
puestos epistemológicos que permiten al investigador formu-
lar sus interpretaciones.
6. CONCLUSIONES
El progresivo cuestionamiento durante la segunda mitad del si-
glo XX de los procedimientos de investigación y análisis de datos de
corte cuantitativo, como referentes exclusivos de veracidad en los
estudios realizados en el marco de las denominadas ciencias socia-
les, ha venido, paralelamente, dando paso a la apertura de la comu-
nidad de interesados en estas disciplinas hacia la aceptación de otros
patrones metodológicos y herramientas de tipo cualitativo como so-
porte válido y suficiente —a veces incluso excluyente, por la particu-
lar naturaleza de los datos analizados, resultados y conclusiones que
avalen las investigaciones llevadas a cabo. 
En contra del pensamiento escasamente razonado de algunas vo-
ces que han tratado de desautorizar la oportunidad del empleo de
metodologías cualitativas de trabajo en investigaciones considera-
das rigurosas y "serias", es posible comprobar que el proceso de aná-
lisis de datos cualitativos tiene, cuando menos, el mismo rigor cien-
tífico y nivel de sistematicidad que el de carácter cuantitativo, por
cuanto desde estas coordenadas resulta de obligado cumplimiento
el desarrollo más o menos completo de cada una de las etapas y fases
que lo constituyen.
Siendo este hecho hoy una realidad contrastable a partir de la
gran cantidad de excelentes trabajos de que disponemos, basados en
procesos de análisis de datos cualitativos, por ejemplo, los de
García, et al. (1994) y Pérez (2005), quizá todavía no ha sido estableci-
do y difundido el suficiente consenso acerca de la delimitación de
cuáles deben ser los principios básicos y las líneas maestras que ca-
ractericen de forma suficientemente homogénea —entre los investi-
gadores que emplean este tipo de técnicas no cuantitativas— el con-
junto de herramientas y procedimientos metodológicos y analíticos
cualitativos potencialmente aplicables al desarrollo de una investi-
gación. 
152
RODRÍGUEZ SABIOTE, C.; LORENZO QUILES, O. y HERRERA TORRES, L.
En esta dirección se ha realizado el presente artículo, tratando de
concretar, de manera sintética y secuenciada, una colección de as-
pectos clave relacionados con la teoría y la práctica del proceso de
análisis de datos cualitativos y sus implicaciones metodológicas.
De este modo, ha sido posible identificar el alto grado acomoda-
ticio del proceso descrito a lo largo de este trabajo a los rasgos dis-
tintos y naturaleza singular de las diferentes estrategias metodoló-
gicas de carácter cualitativo en que se posicione uno u otro investi-
gador y en las que, por tanto, se incardinará la investigación. 
Finalmente, es destacable que más allá del ya clásico análisis de
contenido —propuesto principalmente por Bardin (1986) y Kripper-
dorf (1990) y tomado en demasiadas ocasiones como modelo único
de las posibilidades analíticas de la metodología cualitativa— se en-
cuentran otras propuestas, como las de Miles y Huberman (1994),
que presentan un mayor grado de complejidad y rigurosidad y, lo
que es más importe, una mayor versatilidad y amplitud respecto a
las diferentes corrientes metodológicas que conformar el paradigma
cualitativo (etnografías, estudio de casos, entre otras).
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